1. Configurações¶

In [ ]:
# Importando bibliotecas do python necessárias
import pandas as pd
import numpy as np
from dbfread import DBF
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.graph_objects as go
import colorsys
import warnings
In [ ]:
# Configurando o notebook
warnings.filterwarnings('ignore')
In [ ]:
# Setando os paths dos datasets
PATH_SIH = "/mnt/c/Users/gcmas/OneDrive/Área de Trabalho/S3 Biotech/Desenvolvimento/ETL Growth/Datasets/sih_rd_pi.csv"
PATH_DEMOGRAPHIC = "/mnt/c/Users/gcmas/OneDrive/Área de Trabalho/S3 Biotech/Desenvolvimento/ETL Growth/Datasets/DemografiaPI.csv"
PATH_CID = '/mnt/c/Users/gcmas/OneDrive/Área de Trabalho/S3 Biotech/Desenvolvimento/ETL Growth/Datasets/cid10.dbf'
PATH_ESPEC_LEITOS = "/mnt/c/Users/gcmas/OneDrive/Área de Trabalho/S3 Biotech/Desenvolvimento/ETL Growth/Datasets/leitos_espec.csv"

2. Aquisição de Dados¶

In [ ]:
# Lendo o dataset publico do SIH de Janeiro de 2022 a Junho de 2023
df_sih = pd.read_csv(PATH_SIH, sep=";")
df_sih.head()
Out[ ]:
UF_ZI ANO_CMPT MES_CMPT ESPEC CGC_HOSP N_AIH IDENT CEP MUNIC_RES NASC ... TPDISEC1 TPDISEC2 TPDISEC3 TPDISEC4 TPDISEC5 TPDISEC6 TPDISEC7 TPDISEC8 TPDISEC9 DataRefAquivo
0 220000 2022 1 3 6.097574e+13 2222101157530 1 64253000 220635 19930106 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2201
1 220000 2022 1 3 6.097574e+13 2222101157540 1 64258000 220557 19500501 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2201
2 220000 2022 1 3 6.097574e+13 2222101157551 1 64258000 220557 19740209 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2201
3 220000 2022 1 2 NaN 2222101081519 1 64110000 220550 19860416 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2201
4 220000 2022 1 2 NaN 2222101081574 1 64110000 220550 20040424 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2201

5 rows × 114 columns

In [ ]:
# Verificando o dados nulos nos Municípios de Residência
df_sih["MUNIC_RES"].isnull().sum()
Out[ ]:
0
In [ ]:
# Verificando o dados nulos nos Municípios de Atendimento
df_sih["MUNIC_MOV"].isnull().sum()
Out[ ]:
6
In [ ]:
# Dropando os dados nulos nos Municípios de Atendimento
df_sih.dropna(subset=["MUNIC_MOV"], inplace=True)

2.1 Enriquecimento de Dados¶

2.1.1 Dados de Demografia¶

In [ ]:
# Lendo o dataset de features demograficas do Piauí
df_demographic = pd.read_csv(PATH_DEMOGRAPHIC, sep=",")
df_demographic.head()
Out[ ]:
CO_MUNICIPIO_GESTOR Municipio Mesoregiao RegionaldeSaude DensidadeDemografica_2010_ PopulacaoEstimada_2021_ IdadeMediaPop PopRelPediatrica PopRelIdoso IDHM_2010_ PIBPerCapita_2020_
0 220005 Acauã Sudeste Piauiense Vale Do Rio Guaribas 5,27 7119 33,16 28,22 10,72 528 8819,73
1 220010 Agricolândia Centro Norte Piauiense Entre Rios 45,35 5123 36,04 25,95 15,45 599 8453,12
2 220020 Água Branca Centro Norte Piauiense Entre Rios 169,53 17525 34,26 27,9 12,64 639 12537,11
3 220025 Alagoinha do Piauí Sudeste Piauiense Vale Do Rio Guaribas 13,77 7678 36,04 23,29 12,69 531 8772,48
4 220027 Alegrete do Piauí Sudeste Piauiense Vale Do Rio Guaribas 18,23 4921 34,28 26,31 11,96 585 11207,05
In [ ]:
# Selecionando as colunas necessárias para o estudo
df_mun_name = df_demographic[["CO_MUNICIPIO_GESTOR", "Municipio", "IDHM_2010_"]]
df_mun_name
Out[ ]:
CO_MUNICIPIO_GESTOR Municipio IDHM_2010_
0 220005 Acauã 528
1 220010 Agricolândia 599
2 220020 Água Branca 639
3 220025 Alagoinha do Piauí 531
4 220027 Alegrete do Piauí 585
... ... ... ...
219 221135 Várzea Branca 553
220 221140 Várzea Grande 571
221 221150 Vera Mendes 503
222 221160 Vila Nova do Piauí 565
223 221170 Wall Ferraz 544

224 rows × 3 columns

In [ ]:
# Enriquecendo informações sobre o município de gestor
df_mun_name_ufzi = df_mun_name.copy()
df_mun_name_ufzi.columns = ["UF_ZI", "MUNIC_UFZI_NOME", "IDHM_UFZI"]
df_sih = pd.merge(df_sih, df_mun_name_ufzi, on="UF_ZI", how="left")
In [ ]:
# Enriquecendo informações sobre o município de residência
df_mun_name_res = df_mun_name.copy()
df_mun_name_res.columns = ["MUNIC_RES", "MUNIC_RES_NOME", "IDHM_RES"]
df_sih = pd.merge(df_sih, df_mun_name_res, on="MUNIC_RES", how="left")
In [ ]:
# Enriquecendo informações sobre o município de atendimento
df_mun_name_mov = df_mun_name.copy()
df_mun_name_mov.columns = ["MUNIC_MOV", "MUNIC_MOV_NOME", "IDHM_MOV"]
df_sih = pd.merge(df_sih, df_mun_name_mov, on="MUNIC_MOV", how="left")
In [ ]:
# Substituindo valores nulos em municipios não reconhecidos como Fora do Piauí
df_sih["MUNIC_MOV_NOME"].fillna("Fora do Piauí", inplace=True)
df_sih["MUNIC_RES_NOME"].fillna("Fora do Piauí", inplace=True)

2.1.2 Dados de Especialidade¶

In [ ]:
# Lendo o dataset de especialidades de leitos
df_espec_leitos = pd.read_csv(PATH_ESPEC_LEITOS, delimiter=';', encoding='latin-1')
df_espec_leitos
Out[ ]:
COD_ESPEC DESC_ESPEC
0 1 Cirurgico
1 2 Obstetricos
2 3 Clinico
3 4 Cronicos
4 5 Psiquiatria
5 6 Pneumologia Sanitaria (Tisiologia)
6 7 Pediatricos
7 8 Reabilitacao
8 9 Leito Dia / Cirurgicos
9 10 Leito Dia / Aids
10 11 Leito Dia / Fibrose Cistica
11 12 Leito Dia / Intercorrencias / Transplante
12 13 Leito Dia / Geriatria
13 14 Leito Dia / Saude Mental
14 51 UTI II Adulto COVID
15 52 UTI II Pediatrica COVID
16 64 Unidade Intermediaria
17 65 Unidade Intermediaria Neonatal
18 74 UTI I
19 75 UTI Adulto II
20 76 UTI Adulto III
21 77 UTI Infantil I
22 78 UTI Infantil II
23 79 UTI Infantil III
24 80 UTI Neonatal I
25 81 UTI Neonatal II
26 82 UTI Neonatal III
27 83 UTI Queimados
28 84 Acolhimento Noturno
29 85 UTI Coronariana-UCO tipo II
30 86 UTI Coronariana-UCO tipo III
31 87 Saude Mental (Clinico)
32 88 Queimado Adulto (Clinico)
33 89 Queimado Pediatrico (Clinico)
34 90 Queimado Adulto (Cirurgico)
35 91 Queimado Pediatrico (Cirurgico)
36 92 UCI Unidade de Cuidados Intermediarios Neonata...
37 93 UCI Unidade de Cuidados Intermediarios Neonata...
38 94 UCI Unidade de Cuidados Intermediarios Pediatrico
39 95 UCI Unidade de Cuidados Intermediarios Adulto
40 96 Suporte Ventilat�rio Pulmonar COVID-19
In [ ]:
# Enriquencendo informações sobre a especialidade
df_espec_leitos.columns = ["ESPEC", "DESC_ESPEC"]
df_sih["ESPEC"] = df_sih["ESPEC"].astype(int)
df_sih = pd.merge(df_sih, df_espec_leitos, on="ESPEC", how="left")

2.1.3 Dados de CID10¶

In [ ]:
# Lendo o dataset dicionário de CID 10
table_cid = DBF(PATH_CID, encoding='iso-8859-1')
df_cid = pd.DataFrame(iter(table_cid))
df_cid
Out[ ]:
CD_COD CD_DESCR
0 A00 A00 Colera
1 A000 A00.0 Colera dev Vibrio cholerae 01 biot cholerae
2 A001 A00.1 Colera dev Vibrio cholerae 01 biot El Tor
3 A009 A00.9 Colera NE
4 A01 A01 Febres tifoide e paratifoide
... ... ...
14524 Z991 Z99.1 Dependencia de respirador
14525 Z992 Z99.2 Dependencia de dialise renal
14526 Z993 Z99.3 Dependencia de cadeira de rodas
14527 Z998 Z99.8 Depend outr maq e aparelhos capacitantes
14528 Z999 Z99.9 Depend maquina e aparelho capacitante NE

14529 rows × 2 columns

In [ ]:
# Enriquencendo informações sobre a CID do diagnóstico principal
df_cid.columns = ["DIAG_PRINC", "DESC_DIAG_PRINC"]
df_sih = pd.merge(df_sih, df_cid, on="DIAG_PRINC", how="left")

2.2 Visualização do Dataset Final¶

In [ ]:
# Visualizando o dataset final
df_sih.head()
Out[ ]:
UF_ZI ANO_CMPT MES_CMPT ESPEC CGC_HOSP N_AIH IDENT CEP MUNIC_RES NASC ... TPDISEC9 DataRefAquivo MUNIC_UFZI_NOME IDHM_UFZI MUNIC_RES_NOME IDHM_RES MUNIC_MOV_NOME IDHM_MOV DESC_ESPEC DESC_DIAG_PRINC
0 220000 2022 1 3 6.097574e+13 2222101157530 1 64253000 220635 19930106 ... 0.0 2201 NaN NaN Milton Brandão 508.0 Pedro II 571 Clinico N39.0 Infecc do trato urinario de localiz NE
1 220000 2022 1 3 6.097574e+13 2222101157540 1 64258000 220557 19500501 ... 0.0 2201 NaN NaN Lagoa de São Francisco 529.0 Pedro II 571 Clinico B95.5 Estreptococo NE causa doenc class outr cap
2 220000 2022 1 3 6.097574e+13 2222101157551 1 64258000 220557 19740209 ... 0.0 2201 NaN NaN Lagoa de São Francisco 529.0 Pedro II 571 Clinico B95.5 Estreptococo NE causa doenc class outr cap
3 220000 2022 1 2 NaN 2222101081519 1 64110000 220550 19860416 ... 0.0 2201 NaN NaN José de Freitas 618.0 José de Freitas 618 Obstetricos O80.0 Parto espontaneo cefalico
4 220000 2022 1 2 NaN 2222101081574 1 64110000 220550 20040424 ... 0.0 2201 NaN NaN José de Freitas 618.0 José de Freitas 618 Obstetricos O80.0 Parto espontaneo cefalico

5 rows × 122 columns

In [ ]:
# Visualizando as especialidades de leitos mais frequentes
espec = df_sih["DESC_ESPEC"].value_counts()
print(espec)
espec.plot(kind="bar", figsize=(4, 4))

Clinico                               129390
Cirurgico                              93131
Obstetricos                            62915
Pediatricos                            35393
Psiquiatria                             4526
Leito Dia / Saude Mental                 840
Leito Dia / Cirurgicos                   297
Saude Mental (Clinico)                   296
Leito Dia / Aids                          45
Pneumologia Sanitaria (Tisiologia)         8
Cronicos                                   3
Name: DESC_ESPEC, dtype: int64
Out[ ]:
<Axes: >
No description has been provided for this image
In [ ]:
# Visualizando os diagnósticos principais mais frequentes
diag_princ = df_sih["DESC_DIAG_PRINC"].value_counts()[0:10]
print(diag_princ)
diag_princ.plot(kind="bar", figsize=(4, 4))

O80.0 Parto espontaneo cefalico                       19988
J18.9 Pneumonia NE                                    10608
A49.9 Infecc bacter NE                                 7565
D25.9 Leiomioma do utero NE                            4620
A09   Diarreia e gastroenterite orig infecc presum     4427
I64   Acid vasc cerebr NE como hemorrag isquemico      4196
A49.8 Outr infecc bacter de localiz NE                 4144
I50.9 Insuf cardiaca NE                                3923
O34.2 Assist prest mae cicatriz uterina cirurg ant     3510
A46   Erisipela                                        3503
Name: DESC_DIAG_PRINC, dtype: int64
Out[ ]:
<Axes: >
No description has been provided for this image

3. Análise de Movimentação de Pacientes¶

3.1 Redução para apenas a variaveis de interesse¶

In [ ]:
# Selecionando as colunas necessárias para o estudo
integer_columns = ["IDHM_RES", "IDHM_MOV", 'IDHM_UFZI']
category_columns = ["MUNIC_RES_NOME", "MUNIC_MOV_NOME", "DESC_DIAG_PRINC", "DESC_ESPEC", "MUNIC_UFZI_NOME"]
all_target_columns = category_columns + integer_columns 
df_rd = df_sih[all_target_columns]
In [ ]:
# Convertendo as colunas adequadas para o tipo inteiro
for col in integer_columns:
    df_rd[col] = df_rd[col].astype("Int64")
In [ ]:
# Visualizando o dataset
df_rd
Out[ ]:
MUNIC_RES_NOME MUNIC_MOV_NOME DESC_DIAG_PRINC DESC_ESPEC MUNIC_UFZI_NOME IDHM_RES IDHM_MOV IDHM_UFZI
0 Milton Brandão Pedro II N39.0 Infecc do trato urinario de localiz NE Clinico NaN 508 571 <NA>
1 Lagoa de São Francisco Pedro II B95.5 Estreptococo NE causa doenc class outr cap Clinico NaN 529 571 <NA>
2 Lagoa de São Francisco Pedro II B95.5 Estreptococo NE causa doenc class outr cap Clinico NaN 529 571 <NA>
3 José de Freitas José de Freitas O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos NaN 618 618 <NA>
4 José de Freitas José de Freitas O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos NaN 618 618 <NA>
... ... ... ... ... ... ... ... ...
326839 Fora do Piauí Teresina S82.2 Frat da diafise da tibia Cirurgico Teresina <NA> 751 751
326840 Altos Teresina S02.6 Frat de mandibula Cirurgico Teresina 614 751 751
326841 Teresina Teresina S82.6 Frat do maleolo lateral Cirurgico Teresina 751 751 751
326842 Teresina Teresina S52.5 Frat da extremidade distal do radio Cirurgico Teresina 751 751 751
326843 Teresina Teresina S02.4 Frat dos ossos malares e maxilares Cirurgico Teresina 751 751 751

326844 rows × 8 columns

In [ ]:
# Visualizando as informações do dataset
df_rd.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 326844 entries, 0 to 326843
Data columns (total 8 columns):
 #   Column           Non-Null Count   Dtype 
---  ------           --------------   ----- 
 0   MUNIC_RES_NOME   326844 non-null  object
 1   MUNIC_MOV_NOME   326844 non-null  object
 2   DESC_DIAG_PRINC  326839 non-null  object
 3   DESC_ESPEC       326844 non-null  object
 4   MUNIC_UFZI_NOME  233439 non-null  object
 5   IDHM_RES         316392 non-null  Int64 
 6   IDHM_MOV         326844 non-null  Int64 
 7   IDHM_UFZI        233439 non-null  Int64 
dtypes: Int64(3), object(5)
memory usage: 23.4+ MB
In [ ]:
# Visualizando as estatísticas do dataset
df_rd.describe(include="all")
Out[ ]:
MUNIC_RES_NOME MUNIC_MOV_NOME DESC_DIAG_PRINC DESC_ESPEC MUNIC_UFZI_NOME IDHM_RES IDHM_MOV IDHM_UFZI
count 326844 326844 326839 326844 233439 316392.0 326844.0 233439.0
unique 225 63 4845 11 15 <NA> <NA> <NA>
top Teresina Teresina O80.0 Parto espontaneo cefalico Clinico Teresina <NA> <NA> <NA>
freq 78815 140295 19988 129390 140295 <NA> <NA> <NA>
mean NaN NaN NaN NaN NaN 638.306525 688.531758 718.783815
std NaN NaN NaN NaN NaN 79.356441 66.016419 46.46781
min NaN NaN NaN NaN NaN 485.0 497.0 524.0
25% NaN NaN NaN NaN NaN 575.0 642.0 687.0
50% NaN NaN NaN NaN NaN 619.0 698.0 751.0
75% NaN NaN NaN NaN NaN 700.0 751.0 751.0
max NaN NaN NaN NaN NaN 751.0 751.0 751.0

3.2 Fluxo de Pacientes¶

In [ ]:
# Definindo funções para contabilzação
def most_frequent(x):
    return x.value_counts().index[0]

def list_top_cities_with_capital(df, city_column, top=11):
    return list(df[city_column].value_counts()[:top].index)
In [ ]:
# Definição de funções utilizadas para agrupamento e filtro
def group_info(df, origin_column, target_column):
    df.reset_index(inplace=True)
    df.rename(columns={"index": "Count"}, inplace=True)
    df = df.groupby([origin_column, target_column]).agg({"Count": "count", "IDHM_RES": "last", "IDHM_MOV": "last", "DESC_DIAG_PRINC": most_frequent, "DESC_ESPEC": most_frequent}).reset_index()
    df = df.rename(columns={"DESC_DIAG_PRINC": "DIAG_PRINC_FREQ", "DESC_ESPEC": "ESPEC_FREQ"})
    return df.sort_values(by=['Count'], ascending=False).reset_index(drop=True)

def group_total_fluxo(df, city_column):
    if city_column == "MUNIC_MOV_NOME":
        idhm = "IDHM_MOV"
    elif city_column == "MUNIC_RES_NOME":
        idhm = "IDHM_RES"
    return df.groupby([city_column]).agg({"Count": "sum", idhm: "last", "DIAG_PRINC_FREQ": most_frequent, "ESPEC_FREQ": most_frequent}).sort_values(by=["Count"], ascending=False).reset_index()
In [ ]:
# Definição de funções utilizadas para filtragem
def filter_same_city(df, origin_column="MUNIC_MOV_NOME", target_column="MUNIC_RES_NOME"):
    return df[df[origin_column] != df[target_column]].reset_index(drop=True)

def filter_outside_piaui(df, city_column):
    return df[df[city_column] != "Fora do Piauí"].reset_index(drop=True)

def filter_cities(df, city_column, list_cities):
    return df[df[city_column].isin(list_cities)].reset_index(drop=True)
In [ ]:
# Definição de funções utilizadas para plotagem de gráficos
def plot_pacientes_vs_idhm(df_with_capital, df_without_capital=None, coluna_municipio="MUNIC_RES_NOME"):
    if df_without_capital is None:
        fig, axes = plt.subplots(figsize=(20, 5))
        ax_left_1 = axes
    else:
        fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(20, 5))
        ax_left_1 = axes[0]
    
    if coluna_municipio == "MUNIC_MOV_NOME":
        idhm = "IDHM_MOV"
    else:
        idhm = "IDHM_RES"
    
    ax_left_2 = ax_left_1.twinx()
    sns.barplot(x=coluna_municipio, y="Count", data=df_with_capital, ax=ax_left_1, color="orange")
    sns.lineplot(x=coluna_municipio, y=idhm, data=df_with_capital, ax=ax_left_2, color="blue")
    ax_left_1.set_xticklabels(ax_left_1.get_xticklabels(), rotation=90)
    ax_left_1.set_title("Fluxo de residencia de pacientes COM TERESINA")
    ax_left_1.set_xlabel("Município de residencia")
    ax_left_1.set_ylabel("Quantidade de pacientes")
    ax_left_2.set_ylabel("IDHM do município de residencia")
    # retirar a linha de contorno do gráfico e colocar linhas pontilhadas no eixo y do gráfico
    ax_left_1.spines['top'].set_visible(False)
    ax_left_1.spines['right'].set_visible(False)
    ax_left_1.spines['left'].set_visible(False)
    ax_left_1.spines['bottom'].set_visible(False)
    ax_left_1.spines['bottom'].set_visible(False)
    ax_left_2.spines['top'].set_visible(False)
    ax_left_2.spines['right'].set_visible(False)
    ax_left_2.spines['left'].set_visible(False)
    # Colocar os valores do grafico de barras no topo das barras em cor laranja negrito
    for p in ax_left_1.patches:
        ax_left_1.annotate('{:.0f}'.format(p.get_height()), (p.get_x()+0.2, p.get_height()+100), color='orange', weight='bold')
    # Colocar os valores de cada ponto do grafico de linhas no topo de cada ponto das linhas em cor azul negrito
    for line in ax_left_2.lines:
        for x,y in zip(line.get_xdata(), line.get_ydata()):
            ax_left_2.annotate('{:.0f}'.format(y), xy=(x,y), xytext=(x-0.1,y+5), color='blue', weight='bold')
    
    if df_without_capital is None:
        return plt.show()
    else:
        ax_right_1 = axes[1]
        ax_right_2 = ax_right_1.twinx()
        sns.barplot(x=coluna_municipio, y="Count", data=df_without_capital, ax=ax_right_1, color="orange")
        sns.lineplot(x=coluna_municipio, y=idhm, data=df_without_capital, ax=ax_right_2, color="blue")
        ax_right_1.set_xticklabels(ax_right_1.get_xticklabels(), rotation=90)
        ax_right_1.set_title("Fluxo de residencia pacientes SEM TERESINA")
        ax_right_1.set_xlabel("Município de residencia")
        ax_right_1.set_ylabel("Quantidade de pacientes")
        ax_right_2.set_ylabel("IDHM do município de residencia")
        for p in ax_right_1.patches:
            ax_right_1.annotate('{:.0f}'.format(p.get_height()), (p.get_x()+0.2, p.get_height()+100), color='orange', weight='bold')
        # Colocar os valores de cada ponto do grafico de linhas no topo de cada ponto das linhas em cor azul negrito
        for line in ax_right_2.lines:
            for x,y in zip(line.get_xdata(), line.get_ydata()):
                ax_right_2.annotate('{:.0f}'.format(y), xy=(x,y), xytext=(x-0.1,y+5), color='blue', weight='bold')
        return plt.show()
    
def plot_diag_princ_list_df(df, lista, coluna_municipio, coluna_analise):
    df_base = df.loc[df[coluna_municipio].isin(lista)].reset_index(drop=True)
    df_base = filter_same_city(df_base)
    df_base = filter_outside_piaui(df_base, coluna_municipio)
    n_plots = len(lista)
    n_cols = int(np.ceil(n_plots / 2))
    n_rows = int(n_plots/n_cols)
    
    fig, axes = plt.subplots(n_rows, n_cols, figsize=(20, n_plots*1), gridspec_kw={'hspace':2.8})
    i = 0
    for municipio in lista:
        df = df_base.loc[df_base[coluna_municipio] == municipio]
        df = df.groupby([coluna_analise]).agg({coluna_municipio: "count"}).reset_index()
        df.columns = [coluna_analise, "Count"]
        df = df.sort_values(by=['Count'], ascending=False).reset_index(drop=True).head(10)
        
        row_index, col_index = divmod(i, n_cols)
        axis = axes[row_index, col_index]
        
        sns.barplot(x=df[coluna_analise], y=df["Count"], ax=axis, color="orange")
        axis.set_xticklabels(axis.get_xticklabels(), rotation=85)
        axis.set_title(f'{municipio}')
        i = i + 1
        
    for i in range(n_plots, n_rows * n_cols):
        fig.delaxes(axes.flatten()[i])
        
    plt.show()
In [ ]:
# Visualização do fluxo bruto de pacientes por município de residência e município de atendimento
df_fluxo = group_info(df_rd, "MUNIC_RES_NOME", "MUNIC_MOV_NOME")
df_fluxo
Out[ ]:
MUNIC_RES_NOME MUNIC_MOV_NOME Count IDHM_RES IDHM_MOV DIAG_PRINC_FREQ ESPEC_FREQ
0 Teresina Teresina 78583 751 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Clinico
1 Parnaíba Parnaíba 18351 687 687 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
2 São Raimundo Nonato São Raimundo Nonato 9667 661 661 A49.9 Infecc bacter NE Clinico
3 Picos Picos 4929 698 698 O75.9 Complic do trabalho de parto e do parto NE Clinico
4 Fora do Piauí Teresina 4827 <NA> 751 T00.9 Traum superf mult NE Cirurgico
... ... ... ... ... ... ... ...
1422 Floresta do Piauí Jaicós 1 538 524 A49.9 Infecc bacter NE Clinico
1423 Santa Cruz dos Milagres Campo Maior 1 577 656 K40.9 Hernia inguinal unilat NE s/obstr gangrena Cirurgico
1424 Floriano Bom Jesus 1 700 668 J40 Bronquite NE como aguda ou cronica Clinico
1425 Floriano Corrente 1 700 642 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
1426 Acauã Campo Maior 1 528 656 M75.8 Outr lesoes do ombro Cirurgico

1427 rows × 7 columns

In [ ]:
# Filtrando os pacientes que residem e são atendidos no mesmo município
df_fluxo_without_same_city = filter_same_city(df_fluxo, "MUNIC_RES_NOME", "MUNIC_MOV_NOME")
df_fluxo_without_same_city
Out[ ]:
MUNIC_RES_NOME MUNIC_MOV_NOME Count IDHM_RES IDHM_MOV DIAG_PRINC_FREQ ESPEC_FREQ
0 Fora do Piauí Teresina 4827 <NA> 751 T00.9 Traum superf mult NE Cirurgico
1 Fora do Piauí Parnaíba 3017 <NA> 687 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
2 União Teresina 2938 577 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
3 José de Freitas Teresina 2754 618 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
4 Altos Teresina 2742 614 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
... ... ... ... ... ... ... ...
1359 Floresta do Piauí Jaicós 1 538 524 A49.9 Infecc bacter NE Clinico
1360 Santa Cruz dos Milagres Campo Maior 1 577 656 K40.9 Hernia inguinal unilat NE s/obstr gangrena Cirurgico
1361 Floriano Bom Jesus 1 700 668 J40 Bronquite NE como aguda ou cronica Clinico
1362 Floriano Corrente 1 700 642 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
1363 Acauã Campo Maior 1 528 656 M75.8 Outr lesoes do ombro Cirurgico

1364 rows × 7 columns

In [ ]:
# Filtrando pacientes que residem fora do Piauí
df_fluxo_without_same_city_and_outside = filter_outside_piaui(df_fluxo_without_same_city, "MUNIC_RES_NOME")
df_fluxo_without_same_city_and_outside
Out[ ]:
MUNIC_RES_NOME MUNIC_MOV_NOME Count IDHM_RES IDHM_MOV DIAG_PRINC_FREQ ESPEC_FREQ
0 União Teresina 2938 577 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
1 José de Freitas Teresina 2754 618 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
2 Altos Teresina 2742 614 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
3 Luís Correia Parnaíba 1899 541 687 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
4 Miguel Alves Teresina 1755 539 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
... ... ... ... ... ... ... ...
1326 Floresta do Piauí Jaicós 1 538 524 A49.9 Infecc bacter NE Clinico
1327 Santa Cruz dos Milagres Campo Maior 1 577 656 K40.9 Hernia inguinal unilat NE s/obstr gangrena Cirurgico
1328 Floriano Bom Jesus 1 700 668 J40 Bronquite NE como aguda ou cronica Clinico
1329 Floriano Corrente 1 700 642 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
1330 Acauã Campo Maior 1 528 656 M75.8 Outr lesoes do ombro Cirurgico

1331 rows × 7 columns

3.2.1 Municipios de Residencia¶

In [ ]:
# Agrupando o fluxo de pacientes por município de residência
df_res_total = group_total_fluxo(df_fluxo_without_same_city_and_outside, "MUNIC_RES_NOME")
In [ ]:
# Selecionando os 10 municípios com maior envio de pacientes
top10_df_res_total = df_res_total.head(10)
top10_df_res_total
Out[ ]:
MUNIC_RES_NOME Count IDHM_RES DIAG_PRINC_FREQ ESPEC_FREQ
0 União 2992 577 D25.9 Leiomioma do utero NE Cirurgico
1 Altos 2922 614 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
2 José de Freitas 2809 618 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
3 Miguel Alves 2269 539 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
4 Luís Correia 2100 541 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
5 Barras 1908 595 O80.0 Parto espontaneo cefalico Clinico
6 Pedro II 1768 571 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
7 Campo Maior 1659 656 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
8 Batalha 1586 545 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
9 Piripiri 1414 635 P22.0 Sindr da angustia respirat do recem-nascido Cirurgico
In [ ]:
# Criando lista com os 10 municipios que mais enviam pacientes
list_top10_res = top10_df_res_total["MUNIC_RES_NOME"].to_list()
In [ ]:
# Visualização da quantidade de pacientes enviados em relação ao IDHM do municipio
plot_pacientes_vs_idhm(top10_df_res_total)
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In [ ]:
# Visualização das principais CIDs de diagnostico dos pacientes em relação ao municipio de residencia que o enviou
plot_diag_princ_list_df(df_rd, list_top10_res, "MUNIC_RES_NOME", "DESC_DIAG_PRINC")
No description has been provided for this image
In [ ]:
# Visualização das especialidade de leito dos pacientes em relação ao municipio de residencia que o enviou
plot_diag_princ_list_df(df_rd, list_top10_res, "MUNIC_RES_NOME", "DESC_ESPEC")
No description has been provided for this image

3.2.2 Municipios de Atendimento¶

In [ ]:
# Agrupando o fluxo de pacientes por município de atendimento
df_mov_total = group_total_fluxo(df_fluxo_without_same_city_and_outside, "MUNIC_MOV_NOME")
In [ ]:
# Selecionando os 10 municípios com maior recebimento de pacientes
top10_df_mov_total = df_mov_total.head(10)
top10_df_mov_total
Out[ ]:
MUNIC_MOV_NOME Count IDHM_MOV DIAG_PRINC_FREQ ESPEC_FREQ
0 Teresina 56885 751 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
1 Picos 12002 698 O75.9 Complic do trabalho de parto e do parto NE Clinico
2 Parnaíba 9900 687 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
3 Floriano 9083 700 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
4 São Raimundo Nonato 8139 661 D25.9 Leiomioma do utero NE Clinico
5 Bom Jesus 4867 668 O82.1 Parto p/cesariana de emergencia Clinico
6 Campo Maior 3924 656 D25.9 Leiomioma do utero NE Cirurgico
7 Piripiri 3582 635 O80.0 Parto espontaneo cefalico Obstetricos
8 Oeiras 3348 634 O66.9 Obstrucao do trabalho de parto NE Clinico
9 Esperantina 3085 605 O80.0 Parto espontaneo cefalico Cirurgico
In [ ]:
# Criando lista com os 10 municipios que mais recebem pacientes
list_top10_mov = top10_df_mov_total["MUNIC_MOV_NOME"].to_list()
In [ ]:
# Visualização da quantidade de pacientes enviados em relação ao IDHM do municipio
plot_pacientes_vs_idhm(top10_df_mov_total, coluna_municipio="MUNIC_MOV_NOME")
No description has been provided for this image
In [ ]:
# Visualização das principais CIDs de diagnostico dos pacientes em relação ao municipio de atendeminto
plot_diag_princ_list_df(df_rd, list_top10_mov, "MUNIC_MOV_NOME", "DESC_DIAG_PRINC")
No description has been provided for this image
In [ ]:
# Visualização das especialidade de leito dos pacientes em relação ao municipio de atendimento
plot_diag_princ_list_df(df_rd, list_top10_mov, "MUNIC_MOV_NOME", "DESC_ESPEC")
No description has been provided for this image

3.2.3 Visualização do Fluxo de Pacientes¶

In [ ]:
# Definindo função para plotagem de diagrama de sankey
def sankey_plot(df):
    df["MUNIC_RES_NOME"] = df["MUNIC_RES_NOME"].apply(lambda x: "origem: " + str(x))
    df["MUNIC_MOV_NOME"] = df["MUNIC_MOV_NOME"].apply(lambda x: "destino: " + str(x))

    unique_nodes = pd.unique(df[['MUNIC_RES_NOME', 'MUNIC_MOV_NOME']].values.ravel('K'))

    # Create the graph
    fig = go.Figure(go.Sankey(
        arrangement='perpendicular',
        node=dict(
            pad=10,
            thickness=50,
            line=dict(color="black", width=0.5),
            label=unique_nodes,
        ),
        link=dict(
            source=pd.Categorical(df['MUNIC_RES_NOME'], categories=unique_nodes).codes,
            target=pd.Categorical(df['MUNIC_MOV_NOME'], categories=unique_nodes).codes,
            value=df['Count'],
        )
    ))

    fig.update_layout(
        width=1500,  # Largura desejada
        height=1500  # Altura desejada
    )

    # Show the graph
    fig.show()

3.2.3.1 Fluxo completo para 10 principais municipios de atendimento¶

In [ ]:
# Filtrando dataset
df_to_sankey_mov = df_fluxo_without_same_city_and_outside.copy()
df_to_sankey_mov = df_to_sankey_mov.loc[df_to_sankey_mov['MUNIC_MOV_NOME'].isin(list_top10_mov)].reset_index(drop=True)
In [ ]:
# Visualizando fluxo
sankey_plot(df_to_sankey_mov)
In [ ]:
# filtrando dataset para municipios que enviaram ao menos 400 pacientes
df_to_sankey_mov_filtered = df_to_sankey_mov.loc[df_to_sankey_mov["Count"] >= 400].sort_values(by="Count", ascending=False)
In [ ]:
# Visualizando fluxo
sankey_plot(df_to_sankey_mov_filtered)

3.2.3.2 Fluxo dos 10 principais municipios de residencia¶

In [ ]:
# Filtrando dataset
df_to_sankey_res = df_fluxo_without_same_city_and_outside.copy()
df_to_sankey_res = df_to_sankey_res.loc[df_to_sankey_res['MUNIC_RES_NOME'].isin(list_top10_res)].reset_index(drop=True)
In [ ]:
# Visualizando fluxo
sankey_plot(df_to_sankey_res)

3.2.3.3 Fluxo entre os 10 principais municipios de residencia e os 10 principais municipios de atendimento¶

In [ ]:
# Filtrando dataset
df_to_sankey_comp = df_fluxo_without_same_city_and_outside.copy()
df_to_sankey_comp = df_to_sankey_comp.loc[df_to_sankey_comp['MUNIC_RES_NOME'].isin(list_top10_res) & df_to_sankey_comp['MUNIC_MOV_NOME'].isin(list_top10_mov)].reset_index(drop=True)
In [ ]:
# Visualizando fluxo
sankey_plot(df_to_sankey_comp)

4. Exportação das principais tabelas¶

4.1 Tabela Reduzida¶

In [ ]:
# Exportando dataset final
#df_rd.to_excel("sih_rd_pi.xlsx", index=False)

4.2 Tabela de Fluxo Filtrada¶

In [ ]:
# Exportando tabela
#df_fluxo_without_same_city_and_outside.to_excel("fluxo_sih_rd_pi.xlsx", index=False)

4.3 Tabela dos Principais Municipios de Residencia¶

In [ ]:
# Exportando tabela
#top10_df_res_total.to_excel("top10_df_res_total.xlsx", index=False)

4.4 Tabela dos Principais Municipios de Atendimento¶

In [ ]:
# Exportando tabela
#top10_df_mov_total.to_excel("top10_df_mov_total.xlsx", index=False)